Khám phá cách Edge AI và điện toán biên cho phép trí thông minh thời gian thực, độ trễ thấp hơn và tầm nhìn máy tính thông minh hơn tại biên.
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Từ camera thông minh đến xe tự hành, các mô hình AI hiện đang được triển khai trên các thiết bị để xử lý thông tin nhanh chóng và hỗ trợ đưa ra quyết định theo thời gian thực.
Theo truyền thống, nhiều mô hình AI này chạy trên đám mây, nghĩa là các thiết bị gửi dữ liệu đến các máy chủ từ xa mạnh mẽ, nơi mô hình xử lý dữ liệu và trả về kết quả. Nhưng việc dựa vào đám mây không phải lúc nào cũng lý tưởng, đặc biệt là khi mili giây là yếu tố quan trọng. Việc gửi dữ liệu qua lại có thể gây ra sự chậm trễ, tạo ra mối lo ngại về quyền riêng tư và yêu cầu kết nối liên tục.
Đó là nơi mà Edge AI và điện toán biên xuất hiện. Edge AI tập trung vào việc chạy các mô hình AI trực tiếp trên các thiết bị như máy ảnh hoặc cảm biến, cho phép đưa ra quyết định ngay lập tức tại chỗ. Trong khi đó, điện toán biên hướng đến việc xử lý dữ liệu gần nơi dữ liệu được tạo ra, thường là trên các máy chủ hoặc cổng cục bộ thay vì dựa vào đám mây. Sự thay đổi này làm giảm độ trễ, cải thiện quyền riêng tư và cho phép AI hoạt động hiệu quả, ngay cả khi không có quyền truy cập đám mây liên tục.
Edge AI đặc biệt hữu ích trong các ứng dụng thị giác máy tính , nơi cần xử lý ngay lập tức lượng lớn dữ liệu trực quan. Các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 có thể cho phép thực hiện các tác vụ như phát hiện đối tượng và phân đoạn thể hiện trực tiếp tại biên, cung cấp năng lượng cho các thiết bị thông minh hơn, robot và hệ thống AI IoT (Internet vạn vật) công nghiệp.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ phân tích Edge AI và điện toán biên thực sự có nghĩa là gì và khám phá những điểm khác biệt chính giữa chúng. Sau đó, chúng tôi sẽ khám phá cách kết hợp của chúng cung cấp năng lượng cho AI thời gian thực mà không cần dựa vào đám mây. Cuối cùng, chúng tôi sẽ xem xét các ứng dụng thực tế, đặc biệt là liên quan đến thị giác máy tính và cân nhắc ưu và nhược điểm của việc triển khai AI tại biên.
Edge AI đề cập đến việc triển khai các mô hình trí tuệ nhân tạo trực tiếp lên các hệ thống trên thiết bị như máy ảnh, cảm biến, điện thoại thông minh hoặc phần cứng nhúng - thay vì dựa vào máy chủ từ xa hoặc điện toán đám mây. Phương pháp này cho phép các thiết bị xử lý dữ liệu cục bộ và đưa ra quyết định ngay tại chỗ.
Thay vì liên tục gửi dữ liệu qua lại tới đám mây, các mô hình Edge AI có thể xử lý các tác vụ như nhận dạng hình ảnh, xử lý giọng nói và bảo trì dự đoán theo thời gian thực. Khả năng này có thể thực hiện được nhờ những tiến bộ trong chip AI dành cho điện toán biên, hiện cho phép các mô hình mạnh mẽ chạy hiệu quả trên các thiết bị nhỏ gọn.
Trong bối cảnh thị giác máy tính, Edge AI có thể giúp các thiết bị như camera hỗ trợ AI phát hiện vật thể, nhận dạng khuôn mặt và giám sát môi trường ngay lập tức. Các mô hình như YOLO11 có thể xử lý dữ liệu nhanh chóng và cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực - tất cả trong khi chạy trực tiếp trên các thiết bị biên.
Bằng cách di chuyển suy luận AI (quy trình chạy mô hình AI đã được đào tạo để tạo ra dự đoán hoặc thông tin chi tiết) đến biên, các hệ thống có thể giảm thiểu sự phụ thuộc vào đám mây, cải thiện AI tập trung vào quyền riêng tư trên các thiết bị biên và cho phép hiệu suất thời gian thực cho các ứng dụng mà tốc độ và bảo mật dữ liệu là quan trọng.
Mặc dù nghe có vẻ giống nhau, Edge AI và điện toán biên có vai trò riêng biệt. Điện toán biên là khái niệm rộng hơn liên quan đến việc xử lý dữ liệu tại hoặc gần nguồn tạo ra, chẳng hạn như trên các máy chủ biên (các trung tâm điện toán nhỏ được đặt gần các thiết bị để xử lý dữ liệu), cổng hoặc thiết bị.
Điện toán biên tập trung vào việc giảm lượng dữ liệu được gửi đến các máy chủ tập trung bằng cách xử lý các tác vụ cục bộ. Nó hỗ trợ mọi thứ từ lọc và phân tích dữ liệu đến chạy các ứng dụng phức tạp bên ngoài các trung tâm dữ liệu truyền thống.
Mặt khác, Edge AI đề cập cụ thể đến các mô hình AI chạy trên các thiết bị Edge . Nói một cách đơn giản, Edge AI mang trí thông minh đến Edge. Cùng nhau, các công nghệ này cung cấp điện toán AI có độ trễ thấp cho các ngành công nghiệp phụ thuộc vào tốc độ và hiệu quả.
Ví dụ, camera công nghiệp có thể sử dụng xử lý biên để truyền phát video nhưng dựa vào Edge AI để phân tích cảnh quay, phát hiện bất thường và kích hoạt cảnh báo.
Sự kết hợp giữa Edge AI và điện toán biên là chìa khóa để mở khóa AI thời gian thực trên khắp các ngành. Thay vì phụ thuộc vào máy chủ ở xa, các thiết bị có thể phân tích dữ liệu ngay lập tức, đưa ra quyết định nhanh hơn và hoạt động đáng tin cậy, ngay cả trong môi trường kết nối thấp.
Khả năng này là một bước ngoặt cho các ứng dụng như xe tự lái, robot và hệ thống giám sát, nơi mà từng giây có thể tạo nên sự khác biệt. Với Edge AI, các hệ thống có thể phản ứng ngay lập tức với các điều kiện thay đổi, cải thiện tính an toàn, hiệu suất và trải nghiệm của người dùng.
Khi nói đến các nhiệm vụ về thị giác máy tính, các mô hình như YOLO11 có thể phát hiện các đối tượng, phân loại hình ảnh và theo dõi chuyển động theo thời gian thực. Bằng cách chạy cục bộ, các mô hình này tránh được sự chậm trễ trong giao tiếp đám mây và cho phép đưa ra quyết định chính xác khi cần.
Ngoài ra, Edge AI hỗ trợ AI tập trung vào quyền riêng tư. Dữ liệu nhạy cảm như nguồn cấp dữ liệu video hoặc thông tin sinh trắc học có thể được lưu trên thiết bị, giúp giảm rủi ro bị lộ và hỗ trợ tuân thủ các quy định về quyền riêng tư.
Nó cũng có thể kích hoạt các mô hình AI tiết kiệm năng lượng cho điện toán biên, vì xử lý cục bộ giúp giảm mức sử dụng băng thông và truyền thông đám mây, giảm mức tiêu thụ điện năng — điều rất quan trọng đối với các thiết bị IoT.
Cùng nhau, Edge AI và điện toán biên tạo nên nền tảng cho các thiết bị IoT hỗ trợ AI có khả năng xử lý AI với độ trễ thấp để theo kịp nhu cầu thực tế.
Edge AI và điện toán biên có thể giúp nhiều ngành công nghiệp bằng cách cho phép AI ở biên. Hãy cùng khám phá một số trường hợp sử dụng tầm nhìn máy tính có tác động lớn nhất, trong đó các công nghệ này hỗ trợ ra quyết định theo thời gian thực:
Giám sát nông nghiệp và môi trường: Máy bay không người lái tích hợp AI và cảm biến IoT có thể đánh giá sức khỏe cây trồng, theo dõi điều kiện môi trường và tối ưu hóa tài nguyên, tất cả đều theo thời gian thực.
Trong số những ví dụ này, các mô hình thị giác máy tính như YOLO11 được triển khai trên các thiết bị biên có thể cung cấp thông tin chi tiết về AI theo thời gian thực và cho phép hệ thống đưa ra quyết định chính xác khi cần.
Mặc dù AI biên và điện toán biên mang lại những lợi thế đáng kể, nhưng điều quan trọng là phải cân nhắc cả điểm mạnh và hạn chế của việc triển khai AI ở biên.
Về mặt tích cực:
Tuy nhiên, vẫn còn một số thách thức:
Nhìn chung, AI biên và điện toán biên cung cấp các giải pháp mạnh mẽ cho các ngành công nghiệp muốn tạo ra các thiết bị hỗ trợ AI hoạt động nhanh hơn, an toàn hơn và hiệu quả hơn.
Edge AI và điện toán biên đang thay đổi cách các ngành công nghiệp tiếp cận trí thông minh thời gian thực. Bằng cách xử lý dữ liệu cục bộ, các công nghệ này có thể cho phép ra quyết định nhanh hơn, thông minh hơn - đặc biệt là trong các ứng dụng thị giác máy tính.
Từ AI IoT công nghiệp đến giám sát thông minh với Edge AI, sự kết hợp giữa điện toán cục bộ và các mô hình thông minh như YOLO11 có thể cung cấp năng lượng cho các ứng dụng phụ thuộc vào tốc độ, quyền riêng tư và độ tin cậy.
Khi AI biên tiếp tục phát triển, các ngành công nghiệp đang có quyền truy cập vào điện toán AI có độ trễ thấp, có khả năng mở rộng dễ dàng, cải thiện hiệu quả hoạt động và đặt nền tảng cho tương lai của AI tại biên.
Tham gia cộng đồng đang phát triển của chúng tôi! Khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để tìm hiểu thêm về AI. Sẵn sàng bắt đầu các dự án thị giác máy tính của riêng bạn? Hãy xem các tùy chọn cấp phép của chúng tôi. Khám phá AI trong ô tô và AI thị giác trong chăm sóc sức khỏe bằng cách truy cập các trang giải pháp của chúng tôi!
Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning
VI
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
AR
TR